在參與實(shí)際項(xiàng)目中，當(dāng) MySQL 表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí)，普通的 SQL 查詢效率呈直線下降，而且如果 where 中的查詢條件較多時(shí)，其查詢速度無(wú)法容忍。想想可知，假如我們查詢淘寶的一個(gè)訂單詳情，如果查詢時(shí)間高達(dá)幾十秒，這么高的查詢延時(shí)，任何用戶都會(huì)抓狂。因此如何提高 SQL 語(yǔ)句查詢效率，顯得十分重要。

查詢速度慢的原因

1、沒有索引或者沒有用到索引（這是查詢慢最常見的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷）

2、I/O 吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。

3、沒有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。

4、內(nèi)存不足

5、網(wǎng)絡(luò)速度慢

6、查詢出的數(shù)據(jù)量過(guò)大（可采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）

7、鎖或者死鎖（這是查詢慢最常見的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷）

8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫競(jìng)爭(zhēng)資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語(yǔ)句不好，沒有優(yōu)化

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30 種 SQL 查詢語(yǔ)句的優(yōu)化方法：

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

1	select?id?from?t?where?num?is?null;

可以在 num 上設(shè)置默認(rèn)值 0 ，確保表中 num 列沒有 null 值，然后這樣查詢：

1	select?id?from?t?where?num?=?0;

3、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

1	select?id?from?t?where?num?=?10?or?num?=?20;

可以這樣查詢：

1 2 3

select?id?from?t?where?num?=?10 union?all select?id?from?t?where?num?=?20;

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：（不能前置百分號(hào)）

1	select?id?from?t?where?name?like?'%abc%';

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

1	select?id?from?t?where?num?in(1,?2,?3);

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

1	select?id?from?t?where?num?between?1?and?3;

1 2 3 4 5

select?xx,phone?FROM?send a?JOIN?( select?'13891030091'?phone?union?select?'13992085916'?…………?UNION?SELECT?'13619100234'?) b on?a.Phone=b.phone --替代下面 很多數(shù)據(jù)隔開的時(shí)候 in('13891030091','13992085916','13619100234'…………)

7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)?SQL 只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)簡(jiǎn)歷訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：

1	select?id?from?t?where?num?= @num;

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

1	select?id?from?t?with(index(索引名))?where?num?= @num;

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

1	select?id?from?t?where?num/2?=?100;

應(yīng)改為：

1	select?id?from?t?where?num?=?100?*?2;

9、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

1 2	select?id?from?t?where?substring(name,?1,?3) = ’abc’–name; //以abc開頭的id select?id?from?t?where?datediff(day,createdate,’2005-11-30′) =?0–’2005-11-30′; //生成的id

應(yīng)改為:

1 2	select?id?from?t?where?name?like?‘a(chǎn)bc%’ select?id?from?t?where?createdate >= ’2005-11-30′?and?createdate < ’2005-12-1′;

10、不要在 where 子句中的 “=” 左邊進(jìn)行函數(shù)，算術(shù)運(yùn)算或者其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要些一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

1	select?col1,col2?into?#t?from?t?where?1=0;

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

1	create?table?#t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

1	select?num?from?a?where?num?in(select?num?from?b);

用下面的語(yǔ)句替換：

1	select?num?from?a?where?exists(select?1?from?b?where?num=a.num);

14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16、應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用?select * from t?，用具體的字段列表代替?*，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?#xff0c;例如，當(dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先 create table，然后 insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL 处理海量数据时的一些优化查询速度方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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